入力が784次元、隠れ層のユニット数が128、出力層のユニット数が10の全結合ニューラルネットワークがある。隠れ層と出力層の各ユニットにバイアスがあるとき、学習対象となるパラメータ（重みとバイアス）の総数として正しいものはどれか。
- 1922
- 2100,480
- 3101,632
- 4101,770
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正解：4
入力層から隠れ層へは、重み784×128＝100,352とバイアス128で100,480個です。隠れ層から出力層へは、重み128×10＝1,280とバイアス10で1,290個となり、合計は101,770個です。101,632はバイアスを数え忘れた値、100,480は隠れ層までしか数えていない値、922はユニット数を足しただけの値です。「全結合層のパラメータ数＝入力数×出力数＋出力数（バイアス）」を層ごとに足し合わせる、と覚えておきましょう。
根拠：全結合層のパラメータ数（重み＋バイアス）